Jetson Thor, Vera Rubin NVL72 और Alpamayo: कैसे NVIDIA ने COMPUTEX 2026 में चार Best Choice Awards जीते

पिछले प्लेटफॉर्म Jetson AGX Orin की तुलना में:

• लगभग 7.5 गुना अधिक AI कंप्यूट
• करीब 3.5 गुना बेहतर ऊर्जा दक्षता

इससे रोबोट और मशीनें सीधे डिवाइस पर बड़े AI मॉडल चला सकती हैं। उदाहरण के लिए:

• कैमरा और LiDAR जैसे सेंसर डेटा का रीयल‑टाइम विश्लेषण
• विज़न‑लैंग्वेज या reasoning मॉडल का स्थानीय रूप से संचालन
• क्लाउड पर निर्भरता कम और प्रतिक्रिया समय तेज

इस तरह Jetson Thor “Physical AI” की अवधारणा को मजबूत करता है—जहाँ मशीनें वास्तविक दुनिया में समझकर निर्णय ले सकती हैं।

Vera Rubin NVL72: AI फैक्टरी के लिए रैक‑स्केल सुपरकंप्यूटर

जहाँ Jetson Thor एज डिवाइस पर AI लाता है, वहीं Vera Rubin NVL72 बड़े पैमाने के AI प्रशिक्षण और इन्फरेंस के लिए बनाया गया है।

यह एक rack‑scale AI supercomputer है जिसमें शामिल हैं:

• 36 NVIDIA Vera CPUs
• 72 NVIDIA Rubin GPUs
• छठी पीढ़ी का NVLink इंटरकनेक्ट

NVLink के जरिए ये सभी GPU एक संयुक्त एक्सेलरेटर की तरह काम करते हैं। यह संरचना विशेष रूप से ट्रिलियन‑पैरामीटर AI मॉडल, बड़े पैमाने के प्रशिक्षण और लंबे कॉन्टेक्स्ट वाले AI कार्यों के लिए बनाई गई है।

NVIDIA के अनुसार, पिछले Blackwell प्लेटफॉर्म की तुलना में यह सिस्टम कई महत्वपूर्ण सुधार देता है:

• प्रति वॉट 10 गुना अधिक इन्फरेंस प्रदर्शन
• इन्फरेंस के दौरान प्रति टोकन लागत लगभग 10 गुना कम
• बड़े मॉडल ट्रेन करने के लिए लगभग एक‑चौथाई GPU की आवश्यकता

इस प्लेटफॉर्म की डिजाइन भी उल्लेखनीय है। इसमें कई विशेष चिप और नेटवर्किंग घटक एक साथ काम करते हैं, जैसे:

• Rubin GPU
• Vera CPU
• NVLink 6 Switch
• ConnectX‑9 SuperNIC
• BlueField‑4 DPU
• Spectrum नेटवर्किंग

इन सबको एकीकृत करके पूरी रैक को एक विशाल AI सिस्टम की तरह काम करने के लिए तैयार किया गया है।

इसके अलावा, सिस्टम का मॉड्यूलर ट्रे और लिक्विड‑कूलिंग डिजाइन डेटा सेंटर में ऊर्जा दक्षता और त्वरित तैनाती को बेहतर बनाता है—यही वजह है कि इसे Sustainable Tech Special Award भी मिला।

Alpamayo: स्वायत्त ड्राइविंग में reasoning‑आधारित AI

तीसरी प्रमुख तकनीक Alpamayo है, जो स्वायत्त वाहनों के लिए AI मॉडल और डेवलपमेंट प्लेटफॉर्म का एक परिवार है।

परंपरागत सेल्फ‑ड्राइविंग सिस्टम अक्सर केवल ऑब्जेक्ट पहचान पर निर्भर होते हैं। Alpamayo इससे आगे बढ़कर Vision‑Language‑Action (VLA) मॉडल का उपयोग करता है, जो सड़क की स्थिति को समझकर तर्क के आधार पर निर्णय लेता है।

उदाहरण के लिए Alpamayo 1 मॉडल:

• वीडियो इनपुट से सड़क की स्थिति समझता है
• वाहन की चाल, ब्रेक और स्टीयरिंग के लिए ड्राइविंग ट्राजेक्टरी बनाता है
• साथ ही reasoning trace भी देता है कि उसने वह निर्णय क्यों लिया

यह पारदर्शिता इंजीनियरों को कठिन या दुर्लभ ट्रैफिक स्थितियों में सिस्टम के व्यवहार का विश्लेषण करने में मदद करती है।

ट्रेनिंग के लिए Alpamayo कई प्रकार के डेटा का उपयोग करता है:

• वास्तविक दुनिया की ड्राइविंग रिकॉर्डिंग
• सिमुलेशन से बने बड़े सिंथेटिक डेटासेट
• एनोटेटेड ड्राइविंग उदाहरण

इस मिश्रित प्रशिक्षण से मॉडल को ऐसे अनेक परिदृश्य देखने को मिलते हैं जिन्हें वास्तविक सड़कों पर टेस्ट करना मुश्किल होता है।

NVIDIA की फुल‑स्टैक AI रणनीति

इन तीन तकनीकों को एक साथ देखने पर NVIDIA की बड़ी रणनीति स्पष्ट होती है:

• Jetson Thor — रोबोट और एज डिवाइस पर शक्तिशाली AI
• Vera Rubin NVL72 — बड़े AI मॉडल के प्रशिक्षण और इन्फरेंस के लिए डेटा‑सेंटर इन्फ्रास्ट्रक्चर
• Alpamayo — reasoning‑आधारित स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम

इसका मतलब है कि भविष्य का AI केवल एक तेज GPU नहीं होगा। बल्कि यह कई स्तरों पर फैला एक इकोसिस्टम होगा—जहाँ AI फैक्टरी में प्रशिक्षण, डेटा सेंटर में संचालन और रोबोट या वाहनों में वास्तविक समय निर्णय एक साथ जुड़े होंगे।

इसी फुल‑स्टैक दृष्टिकोण की वजह से NVIDIA COMPUTEX 2026 के सबसे प्रमुख विजेताओं में से एक बनकर उभरा।